Publikationen

Publikationsdatenbank der NORDAKADEMIE Hochschule der Wirtschaft.

Tagungsbeitrag

A. Martens, J. Himmelspach, R. Ewald

Spiele und Simulation (2008)

In Proceedings of the E-Learning-Baltics - eLBa 2008; S Hambach, A Martens, B Urban(Ed): Fraunhofer IRB Verlag, Rostock, Deutschland; 53- 62

Tagungsbeitrag

H. Obendorf, M. Finck

Scenario-based usability engineering techniques in agile development processes (2008)

In CHI '08; M Czerwinski, A Lund, D Tan(Ed): ACM Press, New York; 2159

Zeitschriftenaufsatz

C. Stockstrom, C. Herstatt

Planning and uncertainty in new product development (2008)

R&D Management, 38(5); 480- 490

Tagungsbeitrag

A. Uhrmacher, R. Ewald, J. Himmelspach, M. Jeschke, M. John, S. Leye, C. Maus, M. Röhl

One Modelling Formalism & Simulator is not enough! ‐ A Perspective for Computational Biology Based on JAMES II (2008)

In Proceedings of the the 1st FMSB Workshop; J Fisher(Ed): Springer-Verlag, Cambridge, UK; 123- 138

Diverse modelling formalisms are applied in Computational Biology. Some describe the biological system in a continuous manner, others focus on discrete-event systems, or on a combination of continuous and discrete descriptions. Similarly, there are many simulators that support different formalisms and execution types (e.g. sequential, parallel-distributed) of one and the same model. The latter is often done to increase efficiency, sometimes at the cost of accuracy and level of detail. James II has been developed to support different modelling formalisms and different simulators and their combinations. It is based on a plug-in concept which enables developers to integrate spatial and non-spatial modelling formalisms (e.g. stochastic pi calculus, Beta binders, Devs, space- pi), simulation algorithms (e.g. variants of Gillespie’s algorithms (including Tau Leaping and Next Subvolume Method),space- pi simulator, parallel Beta binders simulator) and supporting technologies (e.g. partitioning algorithms, data collection mechanisms, data structures, random number generators) into an existing framework. This eases method development and result evaluation in applied modelling and simulation as well as in modelling and simulation research.

One Modelling Formalism & Simulator is not enough! ‐ A Perspective for Computational Biology Based on JAMES II

Graue Literatur / Bericht / Report

F. Zimmermann

Benutzerhandbuch leJOS Statemachine Toolkit (2008)

Tagungsbeitrag

R. Ewald, J. Himmelspach, A. Uhrmacher

An Algorithm Selection Approach for Simulation Systems (2008)

In 22nd Workshop on Principles of Advanced and Distributed Simulation; F Quaglia, J Liu(Ed): IEEE Computer Society Press, Piscataway, NJ; 91- 98

No simulation algorithm will deliver best performance under all circumstances, so simulation systems often offer execution alternatives to choose from. This leads to another problem: how is the user supposed to know which algorithm to select? The need for an automated selection mechanism is often neglected, as many simulation systems are focused on specific applications or modeling formalisms and therefore have a limited number of expert users. In general-purpose simulation systems like JAMES II, an ’intelligent’ selection mechanism could help to increase the overall performance, especially when users have limited knowledge of the underlying algorithms and their implementation(s)(which is almost always the case). We describe an approach to integrate algorithm selection methods with such systems. Its effectiveness is illustrated in conjunction with the ’plug ’n simulate’ approach of JAMES II.

An Algorithm Selection Approach for Simulation Systems

Tagungsbeitrag

J. Himmelspach, M. Röhl, A. Uhrmacher

Component based models and simulation experiments for multi-agent systems in JAMES II (2008)

In Working Notes of the 6th International Workshop AT2AI-6: From Agent Theory to Agent Implementation. Workshop at the Seventh International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems AAAMAS 2008; B Jung, F Michel, A Ricci, Petta, Paolo(Ed), Estoril, Portugal; 83- 92

The architecture of the modelling and simulation framework James II facilitates its reuse for a broad range of applications, including agent-based modelling and simulation. Simulation studies can be done by using component based models, which may have been defined in an external IDE and saved in an standardized way. We created a customisable middleware for James II, which can be easily extended to read various experiments and models from different sources, to dynamically instrument the created structures, to execute models on different hardware infrastructures efficiently, to store simulation data into diverse data sinks, which can be used to create specialised IDEs, and which can be fully integrated into other applications.

Component based models and simulation experiments for multi-agent systems in JAMES II

Graue Literatur / Bericht / Report

F. Zimmermann

Modellgetriebene Softwareentwicklung für Lego NXT (2008)

Model Driven Software Development (MDSD) soll die Hemmschwelle für die Anwendung von komplexen Frameworks reduzieren und den Weg für fachliche Modellierung frei machen. Aus Modellen werden dabei fehlerfreie, architekturkonforme Programme generiert. Die verwendete Generatortechnologie jedoch stellt aufgrund komplizierter Buildvorgänge selbst ein Lernhindernis dar, das die Nutzerakzeptanz modellgetriebener Entwicklungsumgebungen reduziert, in einer Erprobungsphase vielleicht sogar verhindert. In dieser Arbeit wird der Aufbau einer vollintegrierten Entwicklungsumgebung für Lego Mindstorms Roboter beschreiben. Die Benutzergruppe der Lego Robotikprogrammierer stellt aufgrund ihrer intrinsischen Motivation besonders hohe Anforderungen an die Benutzerfreundlichkeit. Ein Vergleich mit der Lego eigenen Sprache NXT-G soll die Vorteile der modellgetriebenen Entwicklung zeigen.

Modellgetriebene Softwareentwicklung für Lego NXT

Graue Literatur / Bericht / Report

M. Lühn

Volleinspeisung versus anteiligen Direktverbrauch bei Photovoltaikanlagen: Vergleich der Wirtschaftlichkeit mithilfe des vollständigen Finanzplans (2011)

Die Stromerzeugung aus regenerativen Energien wird in Deutschland durch das Erneuerbare Energien Gesetz (EEG) gefördert. Ein wesentliches Element der Förderung stellt die Einspeisevergütung dar, die der Betreiber von regenerativen Stromerzeugungsanlagen für den produzierten und in das Netz eingespeisten Strom vom Netzbetreiber erhält. Nach der aktuell geltenden Fassung des EEG erhält der Betreiber einer Photovoltaikanlage nicht nur für den eingespeisten Strom, sondern auch für den direkt verbrauchten Strom eine Einspeisevergütung. Bei Anlagen bis 30 KWp betragen die Einspeisevergütungen für Anlagen, die im Jahr 2011 in Betrieb genommen werden, für eingespeisten Strom 28.74 ct./KWh. Diese reduzieren sich für den Anteil des direkt verbrauchten Stroms, der 30 % der im selben Jahr durch die Anlage erzeugten Strommenge nicht übersteigt, um 16,38 ct./KWh und für den darüber hinausgehenden Direktverbrauch um 12,00 ct./KWh. Da ein privater Stromverbraucher in der Regel für jede KWh, die er selbst produzieren kann, ca. 20 ct./KWh (exkl. USt) an Strombezugskosten einsparen kann, besteht für den Betreiber der Anlage ein Anreiz, seinen Direktverbrauch zu erhöhen. Im folgenden Aufsatz soll analysiert werden, wie hoch der finanzielle Vorteil des Direktverbrauchs gegenüber der Einspeisung ist und ob sich die Investition in Speichertechnik oder in Technik zur intelligenten Verbrauchssteuerung zur Erhöhung des Direktverbrauchs für den Betreiber lohnen kann. Die Berechnungen werden anhand eines vollständigen Finanzplans durchgeführt. Hierfür soll beispielhaft eine Investition einer Privatperson in eine Anlage mit einer Leistung von 10 KWp herangezogen werden.

Volleinspeisung versus anteiligen Direktverbrauch bei Photovoltaikanlagen: Vergleich der Wirtschaftlichkeit mithilfe des vollständigen Finanzplans

Buchkapitel

A. Müller, H. Schröder, L. Thienen

Lean IT-Controlling (2011)

In Lean IT-Management; A Müller, H Schröder, L Thienen(Ed): Springer-Verlag

Zusammenfassung IT‐Controlling hat sich als wesentliches Instrument zur Steuerung der IT in vielen Unternehmen etabliert. Angesichts der Methodenvielfalt, sehr aufwändiger Verfahren der Leistungsverrechnung und der zunehmenden Komplexität von Reporting‐Werkzeugen stellt sich auch in diesem Bereich die Frage, inwieweit eine Übertragung von Lean Management‐ Ansätzen zu signifikanten Verbesserungen führen kann. Ferner stellen einige Unternehmen fest, dass sich die „Check‐Phase“ im IT‐Controlling zum Selbstzweck entwickelt hat und aktive Maßnahmen („Act“) nicht initiiert werden.

Lean IT-Controlling